Яндекс запустил собственную антивирусную технологию, основанную на поведенческом анализе

Яндекс запустил собственную антивирусную технологию, основанную на поведенческом анализе

Яндекс запустил собственную антивирусную технологию, основанную на поведенческом анализе. Она умеет обнаруживать сайты с самыми новыми вирусами и предупреждать об опасности пользователей поиска. Впервые Яндекс начал проверять веб-страницы в мае 2009 года — с помощью антивируса компании Sophos(R). Каждый день предупреждение о вирусах появляется в результатах поиска Яндекса около 3 миллионов раз. Всего Яндексу известно около 400 тысяч заражённых страниц.

Антивирусный комплекс Яндекса отличается от уже используемой технологии компании Sophos и построен на поведенческом подходе. Имитируя поведение пользователя, антивирус заходит на сайт и анализирует, что происходит в системе. Если без каких-либо дополнительных действий со стороны пользователя начинает скачиваться или исполняться какая-то программа, скорее всего, страница заражена. Такой метод позволяет обнаруживать вирусы, еще не попавшие в антивирусные базы. Только за 5 дней работы нового антивируса в тестовом режиме количество обнаруженных заражённых сайтов увеличилось на 9%. Благодаря различию в технологиях, антивирусы Яндекса и Sophos находят разные вирусы — пересечение составляет около 34%. Обе технологии работают параллельно, обеспечивая пользователям более надёжную защиту.

«Наша технология позволяет обнаруживать новые, только появившиеся в интернете вредоносные программы и вовремя предупреждать пользователей об опасных сайтах, — говорит руководитель проекта Сергей Певцов. — Кроме того, мы готовы делиться информацией с антивирусными компаниями, чтобы они могли вносить новые вирусы в свои базы».

Веб-мастера могут следить за состоянием своих сайтов с помощью сервиса Яндекс.Вебмастер . В случае обнаружения на сайте зараженных страниц Яндекс пришлёт уведомление, чтобы веб-мастер мог найти и удалить вредоносный код.

Источник

KUMA 4.2 получила ИИ для выявления компрометации учётных данных

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своей SIEM-платформы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) — версия 4.2 получила сразу несколько заметных доработок. Главная из них — использование машинного обучения для выявления признаков компрометации учётных записей.

Новая ИИ-функциональность анализирует поведение пользователей и ищет аномалии, сравнивая текущую активность с привычным историческим профилем.

Если система замечает подозрительные отклонения, специалисты по ИБ получают уведомление о возможной краже или компрометации учётных данных. Такой подход позволяет реагировать на инциденты на более раннем этапе, ещё до того, как атака разовьётся.

В обновлении также появилась более гибкая ролевая модель. Теперь в KUMA можно создавать, дублировать и настраивать роли под конкретные бизнес-процессы и организационную структуру компании. Это упрощает управление доступами и помогает точнее распределять права между командами.

Отдельного внимания заслуживает коррелятор 2.0, который пока доступен в бета-версии. Он стал отказоустойчивым, масштабируемым по горизонтали и, по заявлению разработчиков, обеспечивает прирост производительности примерно в пять раз при одновременном снижении требований к инфраструктуре.

Ещё одно практичное нововведение — резервное копирование данных о событиях. В версии 4.2 можно выгружать информацию в защищённые, неизменяемые архивы. Это упрощает расследование инцидентов, проведение аудитов и выполнение регуляторных требований.

Наконец, в KUMA появилась возможность запускать длительные поисковые запросы в фоновом режиме. Это особенно удобно при разборе сложных инцидентов, когда нужно анализировать события за большой период времени, не останавливая текущую работу в системе.

По словам руководителя направления развития единой корпоративной платформы «Лаборатории Касперского» Ильи Маркелова, спрос на SIEM-системы продолжает расти, особенно среди компаний, которые выстраивают собственные SOC. В компании подчёркивают, что развитие KUMA идёт в сторону автоматизации и снижения нагрузки на специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на анализе сложных атак и профилактике инцидентов, а не на рутинных операциях.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru